[发明专利]基于联邦学习的室内定位方法、装置、终端设备及介质在审
| 申请号： | 201910898051.3 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110632554A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 程勇;刘洋;陈天健 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G01S5/02 | 分类号： | G01S5/02;G01C21/20;H04W4/021;H04W4/33;G06N20/00 |
| 代理公司： | 44287 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 | 代理人： | 王韬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的室内定位方法、装置、终端设备及可计算机读存储介质，基于构建各终端设备的室内定位训练数据集；各所述终端设备基于所述室内定位训练数据集进行模型训练，以得到模型参数更新；将所述模型参数更新转化为全局模型参数以供各所述终端设备进行室内定位。本发明节省了构建位置指纹库花费的大量的时间和精力，扩展了终端设备所能够测量的室内位置，且保护了用户的隐私信息。 | ||
| 搜索关键词： | 终端设备 室内定位 模型参数更新 训练数据集 构建 读存储介质 模型训练 全局模型 室内位置 位置指纹 隐私信息 测量 计算机 转化 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于联邦学习的室内定位方法，其特征在于，所述基于联邦学习的室内定位方法包括：/n构建各终端设备的室内定位训练数据集；/n各所述终端设备基于所述室内定位训练数据集进行模型训练，以得到模型参数更新；/n将所述模型参数更新转化为全局模型参数以供各所述终端设备进行室内定位。/n
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